采用脑电数据集DEAP进行情感识别。由于脑电信号具有时序性,采用深度学习中的时序卷积网络(TCN)对数据进行训练识别。首先使用小波包分解提取各子带小波系数能量值作为特征;然后通过TCN对特征进行训练,在训练过程中加入了Snapshot寻优思想保存多个模型;最后采用投票集成策略建立集成模型,以提高识别精度,并增强结果稳健性。实验结果表明,本文方法将情感分为二类和四类的平均识别精度分别能够达到95%和93%,相对于同类研究有较大的提高。
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